人工知能が人工知能をプログラムする時代がやってきた

AIを良きパートナーとして歩めるか？というのがとても大事になりそうです。

真っ先に思い浮かんだのは、セル・オートマトンですね。

セル・オートマトン - Wikipedia https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BB%E3%83%AB%E3%83%BB%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%9E%E3%83%88%E3%83%B3

これは全くの門外漢な僕の妄想みたいなものですが、思考整理的に書いてみます。

機械学習におけるニューラルネットにはデフォルトの指向性がありません。単純なI/Oを無作為なデータが通過することで徐々にその指向性が定まる仕組みです。学習を経たニューラルネットのマトリックスをリバースエンジニアリングするコードがあれば、2世代目のニューラルネットは学習を経たある種の指向性をデフォルト値に持つことになります。

この記事で書かれている研究は、ニューラルネットの生成をニューラルネット自身に負わせることで自動生成をすることだと思われるので、基本的には上記の論旨と大元では変わらないような気がします。

こうやって特化型ニューラルネットが再生産されさらにそれらが組み合わされる事で、ある種の恒常的な上位ネットワークができるんじゃないでしょうか。それらを総合的にリバースエンジニアリングするコードも、基本的には個別のコードの集積でしょうから、セットで運用されれば大規模ネットワークとコードがセットになっていくでしょう。

この構図って、脳（ニューラルネット）と遺伝子（コード）の組合せと同じなんじゃないでしょうかね。これにエピジェネティクスの仕組みなんかも組み合わされたりすると、色々面白い事が起きそうで、想像してるだけでもワクワクしますね。

MITのレポートって。。。MIT Technology Review (MIT 卒業生むけの雑誌を一般向けにも販売するようになったもの)のサイエンスライターさんが書いた記事だよなぁ